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[Explicação com exemplos] Os agentes de IA podem ser patenteados? Casos de patentes e práticas de exame no Japão, nos EUA e na Europa | Sob supervisão de um advogado…

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Com a popularização da IA generativa, representada pelo ChatGPT, a competição pelo desenvolvimento de “agentes de IA” — que compreendem objetivos, traçam planos e utilizam ferramentas externas para executar tarefas de forma autônoma — está se intensificando em todo o mundo.Embora as “patentes” sejam o meio de proteger essa tecnologia de ponta contra a imitação, não são poucos os desenvolvedores e executivos que se perguntam: “Será que os agentes de IA realmente podem ser patenteados?” e “Que tipo de patentes outras empresas estão registrando?”.

Neste artigo, um advogado especializado em patentes e versado na área de IA fará uma explicação comparando casos reais de patentes e exemplos de exames oficiais no Japão (JPO), nos Estados Unidos (USPTO) e na Europa (EPO).A partir de exemplos reais já verificados — como a patente do Transformer do Google, a patente de integração de ferramentas da OpenAI e a patente de memória externa da DeepMind —, apresentaremos pontos concretos para a proteção dos direitos sobre a tecnologia de agentes de IA.

Este artigo é a “Edição de Casos Práticos”. Para conhecer os requisitos básicos das patentes de agentes de IA (novidade, atividade inventiva e executabilidade), consulte também o artigo complementar “É possível registrar uma patente para a tecnologia de agentes de IA? Critérios de análise e pontos-chave para a obtenção de direitos”.

O que é uma patente de agente de IA? Noções básicas antes de ler os casos

Em primeiro lugar, como premissa básica, os algoritmos de inferência de IA (fórmulas matemáticas) em si, em princípio, não são passíveis de patente em nenhum país. No entanto, se o processamento dessas informações for concretizado como uma tecnologia que utiliza recursos de hardware, como computadores, ela se torna passível de patente como uma “invenção relacionada a software”.

No caso da tecnologia de agentes de IA, o foco principal para a obtenção de direitos de patente não é tanto o aprimoramento do modelo em si, mas sim a configuração do sistema e o fluxo de processamento — ou seja, “como o LLM foi utilizado para construir um sistema autônomo”. A seguir, vamos examinar concretamente quais casos foram patenteados nas três jurisdições (Japão, EUA e Europa).

Três perspectivas para interpretar as patentes de agentes de IA

Para compreender os casos de cada país, é importante ter em mente três perspectivas comuns.

Perspectiva Japão (JPO) EUA (USPTO) Europa (EPO)
Conceito básico Processamento específico de informações utilizando recursos de hardware Teste de Alice/Mayo (ideia abstrata ou não) Natureza técnica + contribuição técnica (COMVIK)
Questão-chave O processamento de informações está sendo concretamente realizado? Trata-se de uma solução técnica para um desafio técnico (aplicação prática)? As características técnicas contribuem para o objetivo técnico?
Estrutura fraca Mera apresentação de dados / automatização de tarefas humanas por IA Execução de ideias abstratas em computadores pessoais genéricos Métodos matemáticos e métodos de negócios “em si”

[Japão/JPO] Exemplos de patentes de agentes de IA

No Japão, as invenções de IA são examinadas como um tipo de “invenção relacionada a software de computador”. O ponto central dos critérios de avaliação é se “o processamento de informações é concretamente realizado por meio de software, utilizando recursos de hardware”, conforme indicado no Anexo B do Manual de Exame.

O Escritório de Patentes publicou, em janeiro de 2019, uma coletânea oficial de casos relacionados à IA e, em março de 2024, adicionou 10 casos adaptados à era da IA generativa e dos LLM. As conclusões dos casos representativos são as seguintes (todos são casos hipotéticos apresentados pelo Escritório de Patentes).

Caso do JPO: Registro aprovado

Caso em que a “precisão da previsão melhorou significativamente” com novas variáveis de entrada (estimativa da produção de energia hidrelétrica)

Enquanto uma configuração que se limitava a substituir o modelo de regressão convencional por uma rede neural teve sua originalidade negada, uma configuração que adicionou a “temperatura da água do rio” como variável de entrada para capturar o influxo de água do degelo e aumentou notavelmente a precisão da previsão foi considerada como possuindo originalidade. O segredo está no aprimoramento de características de entrada e dados de treinamento tecnicamente significativos.

Caso do JPO: Rejeição (NG)

Caso em que as tarefas humanas foram simplesmente substituídas pela IA (cálculo do estágio do câncer)

A configuração que substituiu o cálculo manual da probabilidade de câncer a partir de marcadores sanguíneos, realizado por médicos, por uma rede neural já treinada teve sua novidade negada por ser considerada “mera automatização de tarefas humanas por IA”.

Caso do JPO: 2024 · LLM

Progressividade de uma configuração que utiliza IA generativa (LLM)

Enquanto a configuração que insere perguntas no LLM para gerar respostas automaticamente (como respostas automáticas ao atendimento ao cliente) teve sua novidade negada, o processamento específico que extrai várias palavras-chave de documentos relacionados para gerar prompts e, a partir deles, produzir frases mais adequadas foi reconhecido como tendo efeito notável, sendo o registro aprovado.

Patentes japonesas relacionadas efetivamente registradas

Além dos casos hipotéticos do Instituto de Patentes, vamos examinar também patentes registradas reais.

Patentes reais | Japão

JP 7282070 (Mitsubishi Electric) | “Dados compactados” de redes neurais

Patente relativa a dados que comprimem as informações de configuração de redes neurais por meio de quantização (registrada em 2023). Trata-se de um caso de proteção de direitos sobre “estrutura de dados” no campo da IA.

Patentes reais | Japão

JP 7177608 (Komatsu) | Modelo treinado para estimativa de posição de máquinas operacionais

Patente de sistema que utiliza um modelo treinado para estimar a posição dos equipamentos de trabalho de uma escavadeira hidráulica a partir de imagens de câmera (registrada em 2022). É um excelente exemplo de patente que abrange não apenas o sistema e o método, mas também o método de fabricação do modelo treinado e os dados de treinamento, servindo de referência para o controle autônomo de máquinas (área adjacente aos agentes de IA).

Pontos-chave no Japão: ① Demonstrar uma “melhoria notável na precisão da previsão” por meio de inovações nas características de entrada e nos dados de treinamento; ② Descrever o modelo treinado como “estrutura de rede neural + parâmetros + operação específica” (uma mera coleção de parâmetros não é aceitável);③ As relações de correlação previstas pela IA devem ser comprovadas na descrição (requisitos de suporte e de executabilidade).

[EUA/USPTO] Exemplos de patentes de agentes de IA

Nos Estados Unidos, a elegibilidade para patente (35 U.S.C. §101) é avaliada por meio do teste de duas etapas de Alice/Mayo. São questionados os seguintes pontos: “a invenção está voltada para uma ideia abstrata?” e, “caso esteja, existe um conceito inventivo que a supere (aplicação concreta a um desafio técnico)?”

O USPTO publicou, em 17 de julho de 2024, orientações de exame específicas para IA, apresentando três exemplos concretos (casos 47 a 49).

Casos do USPTO Configuração não qualificada Configuração elegível (registro aprovado)
Exemplo 47: Detecção de anomalias Método de treinamento de redes neurais (apenas aplicação de fórmulas matemáticas) Aplicação concreta para bloquear pacotes maliciosos em tempo real usando uma rede neural já treinada
Exemplo 48: Separação de voz Basta calcular os vetores de representação por meio de fórmulas matemáticas Processamento específico para separar a voz do locutor por meio de agrupamento e aplicação de máscara
Exemplo 49: Medicina com IA Basta calcular a pontuação de risco a partir de dados genéticos Aplicação concreta: tratamento específico (administração de colírios) para grupos de pacientes de alto risco

A lição é clara. A chave para proteger os direitos de invenções de agentes de IA nos Estados Unidos é demonstrar concretamente uma “solução tecnológica para um problema tecnológico”, juntamente com “como a IA funciona” e “o que ela melhora”.

Patentes importantes dos EUA efetivamente registradas

Patentes reais | EUA

US 10.452.978 (Google) | Patente do Transformer

Patente de rede neural baseada no mecanismo de autoatenção (self-attention), correspondente ao artigo “Attention Is All You Need” (registrada em 2019). Trata-se da arquitetura que serve de base para todos os LLMs e agentes de IA atuais.

Patente real | EUA

US 11.922.144 (OpenAI) | Integração com APIs externas (uso de ferramentas)

Patente (registrada em 2024) em que o LLM lê o esquema (manifesto) da API e gera chamadas de função para ferramentas externas (compras, bancos de dados, e-mail etc.) sem necessidade de retreinamento. Trata-se da patente central dos “agentes de IA”, equivalente aos plug-ins e chamadas de função (function calling) do ChatGPT.

【Europa/EPO】Exemplos de patentes de agentes de IA

Na Europa (EPO), programas de computador e métodos matemáticos são excluídos do âmbito de patenteabilidade “por si só (as such)” (Artigo 52 da Convenção sobre Patentes Europeias). No entanto, essa exclusão pode ser facilmente contornada ao se fazer referência a hardware (computadores, processadores etc.), e a verdadeira disputa ocorre na fase de avaliação da atividade inventiva (abordagem COMVIK).

Na abordagem COMVIK, apenas as características que contribuem para a natureza técnica são levadas em conta na avaliação da atividade inventiva, enquanto características de natureza puramente matemática ou com finalidade comercial não são consideradas. Em outras palavras, mesmo que seja matematicamente nova, uma característica sem finalidade técnica terá contribuição “zero” para a atividade inventiva.

Caso da EPO: Rejeição indevida

T 0702/20 (Mitsubishi Electric) | Rede neural de conexão esparsa

Em relação à estrutura de rede neural que utiliza códigos de correção de erros para tornar as conexões entre camadas esparsas, a Câmara de Julgamento, embora tenha reconhecido que era “nova e não trivial”, rejeitou a solicitação, argumentando que ela se limitava a definir uma classe de funções matemáticas (alvo de exclusão).O simples objetivo de “evitar o sobreaprendizado” não é suficiente; este é um caso importante que demonstra a dificuldade de obter proteção de direitos na Europa para melhorias no núcleo da IA.

Caso do EPO: Decisão importante

G 1/19 (Câmara de Julgamento Alargada, 2021) | Simulação de multidões de pedestres

Com relação à simulação computacional do movimento de multidões de pedestres, a Câmara de Julgamento Alargada determinou que “a simulação implementada por computador deve ser avaliada com os mesmos critérios que outras invenções de software” e que “mesmo saídas numéricas podem constituir um efeito técnico”. Isso traz implicações para invenções de IA do tipo simulação e planejamento.

Patentes reais | Europa

EP 3398117 (DeepMind) | Rede neural expandida com memória externa

Patente europeia (registrada em 2023) relativa a uma arquitetura que combina redes neurais com memória externa (área de armazenamento). Trata-se de um caso de registro diretamente relacionado à função de “memória” de agentes de IA, que retêm informações e as utilizam para ações subsequentes.

Ponto-chave na Europa: vincular a IA a “áreas técnicas específicas e objetivos técnicos” (análise de sinais de dispositivos médicos, processamento de imagens e áudio, controle de máquinas, comunicações, criptografia, etc.). Não se basear apenas na novidade das fórmulas matemáticas, mas descrever a implementação técnica e o fluxo de dados.Caso os efeitos técnicos dependam das características dos dados de aprendizado, é necessário divulgar essas características (enfatizado nas diretrizes revisadas de 2025).

Comparação entre os exames do Japão, dos EUA e da Europa (tabela de referência)

Itens de comparação Japão (JPO) EUA (USPTO) Europa (EPO)
Estrutura de decisão Implementação concreta em recursos de hardware Alice/Mayo em duas etapas Artigo 52 + COMVIK (2 etapas)
IA central (aperfeiçoamento do modelo) Aceitável mediante inovação + efeito notável É aceitável se for demonstrada uma melhoria técnica Rigoroso (rejeitado em T0702/20)
Tipo de invenção com facilidade de obtenção de patente Fluxo de processamento específico e características de entrada novas Aplicação concreta a um desafio técnico Vinculado ao objetivo técnico e à implementação técnica
Pistas oficiais Coleção de casos de IA (2019・2024) Casos de orientação em IA 47 a 49 (2024) Diretrizes G-II 3.3.1 e G1/19
Tendências gerais Relativamente flexível Endurecimento após o caso Alice → Melhoria na previsibilidade em 2024 Exigência mais rigorosa quanto à contribuição técnica

Essência comum: o que é comum aos três polos não é “o que se pretende alcançar com a IA (ideia de negócio)”, mas sim descrever concretamente “como isso será realizado tecnicamente”. Esse único ponto determina o sucesso ou o fracasso das patentes de agentes de IA.

Aprendendo com casos práticos | 5 pontos para obter sucesso na obtenção de direitos

Resumimos os pontos práticos para o sucesso das patentes de agentes de IA, extraídos de casos do Japão, dos EUA e da Europa.

① Depositar o pedido antes da divulgação: a divulgação em artigos científicos, software de código aberto (OSS) ou comunicados à imprensa faz com que se perca a novidade. Conclua o depósito do pedido antes de qualquer divulgação de informações.

② Redigir com base no “fluxo de processamento”: em vez de descrever prompts ou ideias de negócios, descreva o processo de processamento de informações, explicando sob quais condições e de que maneira o sistema se comporta dinamicamente.

③ Especificar os desafios técnicos e os efeitos: apresente em conjunto os desafios técnicos — como, por exemplo, “como evitar alucinações” — e os meios concretos para resolvê-los, bem como os efeitos notáveis.

④ Não dependa excessivamente de tecnologias específicas: reivindicações que dependam totalmente de APIs externas específicas (como a OpenAI) perderão validade caso haja uma mudança de modelo no futuro. Extraia o valor central da sua empresa por meio de conceitos universais.

⑤ Adequar-se aos critérios de exame de cada país: a forma de redigir reivindicações “eficazes” difere entre o Japão, os Estados Unidos e a Europa. Em pedidos globais, é essencial adotar uma estratégia que domine as práticas de cada jurisdição.

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Nossos advogados especializados em TI e software oferecem suporte completo, desde a análise da tecnologia e pesquisa de antecedentes até a estratégia de obtenção de direitos em cada país. Oferecemos uma primeira consulta gratuita.

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Perguntas frequentes (FAQ)

P. Os agentes de IA podem ser patenteados?

R. Sim. Embora o algoritmo de inferência do agente de IA em si seja um método matemático, se for descrito como um sistema ou método que realiza concretamente o processamento de informações utilizando recursos de hardware, como computadores, ele pode ser objeto de patente tanto no Japão quanto nos Estados Unidos e na Europa.De fato, várias tecnologias de base de agentes de IA já foram registradas, como a patente do Transformer do Google (US10,452,978) e a patente de integração de ferramentas da OpenAI (US11,922,144).

P. É possível obter uma patente apenas com a criação de prompts?

R. A realidade é que isso é difícil. O texto do prompt em si tende a ser considerado uma “decisão humana (apresentação de informações)”, havendo o risco de não ser considerado uma invenção.Mesmo em um caso de 2024 do Escritório de Patentes do Japão, uma configuração que se limitava a inserir uma pergunta em um LLM para gerar uma resposta teve sua originalidade negada. Por outro lado, se for descrito como um processo de processamento de informações que gera e sintetiza prompts dinamicamente de acordo com o contexto, a possibilidade de obtenção de patente aumenta.

P. Onde é mais fácil obter uma patente: no Japão, nos Estados Unidos ou na Europa?

R. Não é possível generalizar, mas os requisitos de registro de invenções de software são geralmente avaliados da seguinte forma: “o Japão é relativamente flexível, enquanto a Europa (EPO) exige mais rigorosamente a contribuição técnica”.Os Estados Unidos tornaram-se mais rigorosos após a decisão no caso Alice, mas a previsibilidade na prática aumentou com as orientações de exame sobre IA de julho de 2024 (casos 47 a 49). Em qualquer um desses países, a chave é demonstrar explicitamente que “o problema técnico está sendo resolvido por meios técnicos”.

P. Existem casos famosos de patentes de agentes de IA?

R. Como exemplos representativos, destacam-se a patente do Google (US10,452,978) relativa ao “Transformer”, que é a base dos LLMs modernos,a patente da OpenAI sobre integração com APIs externas (US11,922,144), que corresponde às chamadas de plug-ins/funções do ChatGPT, e a patente da DeepMind sobre redes neurais com expansão de memória externa (EP3398117 na Europa).No Japão, também estão registradas a patente da Mitsubishi Electric sobre compressão de redes neurais (JP7282070) e a patente da Komatsu sobre modelos pré-treinados para máquinas operacionais (JP7177608).

P. É possível solicitar uma patente mesmo depois de divulgar a tecnologia em artigos científicos ou no GitHub?

R. Em princípio, após a divulgação, perde-se a novidade e não é possível obter a patente. No Japão, existe o regime de “exceção à perda de novidade” (Artigo 30), que oferece uma solução sob certos requisitos, mas os requisitos variam de país para país e não são uma solução universal. Como o ritmo de divulgação no setor de IA é acelerado, é extremamente importante concluir o pedido de patente antes da publicação de artigos, do lançamento de software de código aberto (OSS) ou de comunicados à imprensa.

P. Devo consultar um advogado especializado em patentes sobre invenções relacionadas a agentes de IA?

R. Recomendamos fortemente. As patentes de agentes de IA exigem alta especialização para extrair, de sistemas que tendem a ser uma “caixa preta”, as “técnicas passíveis de patenteamento” e para elaborar as reivindicações (escopo dos direitos) de acordo com os critérios de exame de cada país. Ao consultar um advogado de patentes versado nas áreas de TI e software, é possível construir uma rede de patentes sólida, difícil de ser contornada pela concorrência.

Fontes de referência (fontes primárias)
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